具体代码修改
时间: 2023-10-09 13:04:25 浏览: 21
下面是一个示例的 `train_gan()` 函数,可以参考一下:
```python
def train_gan(generator, discriminator, gan, dataset, latent_dim, epochs):
# 训练 GAN 模型
for epoch in range(epochs):
for X_real, _ in dataset:
# 更新判别器
y_real = tf.ones((X_real.shape[0], 1))
discriminator.train_on_batch(X_real, y_real)
# 生成虚假样本
z = tf.random.normal((X_real.shape[0], latent_dim))
X_fake = generator.predict(z)
# 更新判别器
y_fake = tf.zeros((X_real.shape[0], 1))
discriminator.train_on_batch(X_fake, y_fake)
# 更新生成器
z = tf.random.normal((X_real.shape[0], latent_dim))
y_real = tf.ones((X_real.shape[0], 1))
gan.train_on_batch(z, y_real)
```
在这个示例代码中,`train_gan()` 函数接受 6 个参数:`generator`、`discriminator`、`gan`、`dataset`、`latent_dim` 和 `epochs`。其中,`generator` 是生成器模型,`discriminator` 是判别器模型,`gan` 是 GAN 模型,`dataset` 是训练数据集,`latent_dim` 是潜在空间的维度,`epochs` 是训练轮数。在函数内部,我们使用 `for` 循环遍历每一轮的训练,然后在每一轮内部再遍历训练数据集,依次更新判别器和生成器。
你可以根据自己的需求对这个示例代码进行修改和调整,以适配你自己的 GAN 模型训练。如果你还有其他问题或疑问,可以在提供更多信息的情况下继续咨询。